AIと物理ベースのシミュレーションを用いたデータセンター用チラーの設定値最適化
September 7, 2026
私たちは、エージェント型AIアシスタントに、1 MWのデータセンター冷却プラントに関する3つのパラメトリックシミュレーションを与え、熱的安全限界を超えずにエネルギー使用量を削減できるチラーの設定値を見つけ出すよう依頼しました。ここでは、数値だけでは見過ごされてしまったであろう問題を、このAIアシスタントがどのように見つけ出したかをご紹介します。
OpenUSDのデジタルツインと実世界の物理法則が融合する場所
August 4, 2026
OpenUSDのアセットは、冷却液分配ユニットが何であるかを定義します。物理モデルは、それがどのように振る舞うかを定義します。これが両者を結びつける架け橋であり、AIエージェントが端から端までその過程をたどります。
データセンターライブラリのご紹介
July 1, 2026
本日、モデロンはModelon Impact限定で提供される新ソリューション「Data Center Library」を発表しました。このソリューションは、エンジニアが冷却プラントからラックに至るまでのデータセンター冷却システム全体を設計、シミュレーション、最適化することを支援します。
Modelon ImpactにおけるAIガイダンスからエージェントベースシミュレーションへ
June 24, 2026
Modelonの機能強化されたAIアシスタントにより、エンジニアはModelon Impactプラットフォーム上で直接、モデルの分析やシミュレーションの実行を行い、エンジニアリングワークフローを効率化できるようになりました。
仕様からシミュレーションへ：AIエージェントがデータセンターの冷却モデルを構築
June 10, 2026
ベンダー提供のPDFから始め、たった1回の作業セッションで、検証済みかつシミュレーション可能なModelicaモデルを完成させます。どの段階でも手動でのコーディングは一切不要です。これが、本記事で紹介したい機能であり、これは将来の実装予定ではなく、すでに実現されている機能です。
AIエンジニアリングにおけるトークンエコノミクス（Token Economics）
June 5, 2026
AIエンジニアリングにおけるコストは、単なる推論精度ではなく「トークン経済」として再定義されつつあります。本記事では、知識獲得コストがどこに発生するのかを3層の知識構造（ドメイン・モデル・実行）として整理し、システムシミュレーションやModelica/FMIベースのスタックがトークン消費を桁単位で削減する仕組みを解説します。
Modelon Impactの新しいAIアシスタント
April 21, 2026
モデロンの新しいAIアシスタントは、エンジニアがより迅速に作業を開始し、トラブルシューティングを容易に行い、自信を持ってシミュレーション作業を進めることを支援します。
構想から実行へ：Modelon Impactにおける車両ダイナミクス向けAgent型AI
March 30, 2026
人工知能はすでに、エンジニアリング上の意図を実行可能なモデルに変換する能力を備えています。次のステップは、その能力を実際に活用することです。以前、私たちはなぜ方程式ベースの物理法則に基づくモデリングがAIに特に適しているのかについて考察しました。ここでは、その能力から応用へと話を進めます。AIが単にモデルを生成するだけでなく、エンジニアリングのワークフローに能動的に関与するとどうなるでしょうか？本記事では、その同じ基盤が、エンジニアがModelon Impact内での構造化されたAI支援型実行を通じて、意図から行動へと移行する、新たな形のインタラクションをどのように可能にするかをご紹介します。